Интеграция данных дистанционного зондирования и геоинформационного анализа в систему мониторинга и управления лесными экосистемами Карачаево-Черкесской Республики

Лесные экосистемы, определяющие биологическое разнообразие горных районов Северного Кавказа, обладают высокой природоохранной значимостью, но находятся под постоянной угрозой из-за природных и антропогенных воздействий. Пространственная неоднородность лесного покрова Карачаево-Черкесской Республики, уязвимость природных компонентов и усиливающееся хозяйственное давление подчёркивают необходимость внедрения высокотехнологичных методов пространственного анализа [1].

В современных условиях мониторинг природных ресурсов опирается на интеграцию дистанционного зондирования Земли с геоин-формационными системами, позволяющими интерпретировать пространственно-временные данные с высокой степенью точности. Несмотря на активное внедрение подобных решений за рубежом, в России они реализуются фрагментарно, что особенно актуализирует применение таких подходов в КЧР.

Настоящее исследование направлено на разработку модели комплексного использования ГИС и ДЗЗ для мониторинга лесов республики с учётом природной мозаичности и административно-организационных условий регионального управления.

Методологическая конструкция исследования основана на синтезе правовых норм, гео-информационного инструментария и цифровых подходов к устойчивому лесопользованию. В качестве нормативного базиса проанализированы положения Федерального закона № 431-ФЗ и стандарта ГОСТ Р 52438-2005, регламентирующих обращение с пространственными данными.

Сравнение платформ Innoter и GEE проведено по критериям детализации, адаптивности интерфейсов, API-доступа и потенциала масштабирования. Дополнительно рассмотрен опыт ЕС, где подобные технологии интегрированы в практику регионального лесного мониторинга и пространственного планирования.

Методологические и регуляторные основания применения ГИС и дистанционного зондирования в контексте управления лесными ландшафтами

Согласно положениям ГОСТ Р 52438-2005, ГИС интерпретируются как системно организованные информационно-аналитические комплексы, обеспечивающие многоуровневую обработку, моделирование и визуализацию пространственно-координированных данных о природных и техногенных объектах. Технологии ДЗЗ, в свою очередь, охватывают мето- ды удалённого съёма отражённого или излучённого электромагнитного сигнала, регистрируемого оптико-электронными, радиолокационными и мультиспектральными сенсорами, установленных на орбитальных или авиационных платформах [2].

На уровне нормативного регулирования ключевыми актами выступают Федеральный закон от 30 декабря 2015 г. № 431-ФЗ, определяющий правовой режим пространственных данных и их использование в целях государственного и ведомственного управления, а также Федеральный закон от 27 декабря 2002 г. № 184-ФЗ, задающий технические регламенты для функционирования цифровых систем и стандартизации программных решений, включая ГИС-платформы и модули космического мониторинга [3, 4].

Современный научный дискурс трактует ГИС не просто как инструментарий визуализации, а как когнитивную и аналитическую среду, обеспечивающую пространственновременную интерпретацию экологических процессов. В частности, в работах Давыдов А.Б., Дыбля А.Ю. подчёркивается функциональная полнота ГИС как средства трансдисциплинарного анализа, объединяющего картографические данные, таксационные базы, кадастровые сведения, гидрологические и почвенные характеристики в единую логикоинформационную оболочку. Лядова Е.Ф. выделяет диагностический и прогностический потенциал ГИС в области анализа экологических угроз, выявления пространственных закономерностей и аномальных отклонений в структуре ландшафтов [5].

В международной практике (Канада, Финляндия, Бразилия) реализованы масштабные национальные проекты (CanFI, MELA, PRODES), интегрирующие технологии ДЗЗ и ГИС в институциональные модели управления лесными территориями.

В таблице 1 рассмотрим сравнительную характеристику функциональных особенностей ГИС и ДЗЗ.

Таблица 1. Сравнительные характеристики функциональных особенностей ГИС и ДЗЗ [6]

Критерий сравнения	Геоинформационные системы	Дистанционное зондирование Земли
Источник данных	Наземные, ведомственные базы, цифровые модели, результаты ДЗЗ	Спутниковые  и  воздушные  платформы (Sentinel, Landsat, дроны)
Тип обрабатываемой информации	Атрибутивные  и  пространственные данные (вектор, растр)	Спектральные характеристики объектов (отражённый электромагнитный сигнал)
Пространственное  разреше ние	Зависит от качества исходных слоёв (до 1 м)	От 10 м (Sentinel-2) до 0.5 м
Области применения	Картографирование, анализ пространственных связей, планирование	Мониторинг растительности, вырубок, пожаров, деградации
Инструменты анализа	Анализ буферных зон, оверлей, маршрутизация, пространственное зонирование	Спектральные индексы (NDVI, NBR), классификация, автоматическое детектирование изменений
Примеры программных решений	QGIS, ArcGIS, NextGIS	Google Earth Engine, SNAP, ENVI

Проведённое типологическое сопоставление функциональных характеристик геоин-формационных систем и технологий дистанционного зондирования Земли позволяет утверждать, что их синергетическое использование обусловлено различием принципов генерации и трактовки пространственной информации. Методы ДЗЗ ориентированы на автоматизированное получение регулярных спектрозональных данных, отражающих текущее состояние растительных формаций и динамику лесного покрова в оперативном режиме. В противоположность этому, ГИС-платформы обеспечивают комплексное хране- ние, интеграцию и многомерную интерпретацию пространственно-координированных слоёв, включая данные инвентаризации, кадастра, таксации и цифровых моделей рельефа. Совместное применение указанных инструментов формирует основу для построения полнофункциональных систем лесного мониторинга, способных обеспечивать высокоточный анализ пространственно-временных процессов, что приобретает особую значимость для регионов с выраженной экологической и орографической спецификой, каковая наблюдается в пределах лесного фонда Карачаево-Черкесской Республики.

Формирование адаптивной цифровой инфраструктуры лесного мониторинга в Карачаево-Черкесской Республике на основе синергии платформ Иннотер и Google Earth Engine

Современное управление лесным фондом в регионах с выраженной орографией и биогеографической мозаичностью, как в случае с Карачаево-Черкесской Республикой, невозможно без внедрения автоматизированных технологий анализа пространственных данных [7]. При общей площади лесного покрова свыше 540 тысяч гектаров регион характеризуется фрагментированностью экосистем, ограниченной транспортной доступностью и высоким уровнем рекреационного и хозяйственного давления. Однако существующая практика мониторинга сохраняет преимущественно аналоговый и описательный характер, что снижает эффективность надзора и планирования.

На текущий момент в КЧР единственным примером системной интеграции космического мониторинга в лесоуправление является Зеленчукское лесничество, где в сотрудничестве с компанией ООО «Иннотер» реализуется проект по дистанционному картографированию и дешифровке.

Рис. 1. Пространственная схема лесного массива Зеленчукского лесничества Карачаево-Черкесской Республики [8]

Объектами охвата выступают 76 585 гектаров лесных массивов, полностью покрытых мультиспектральными и панхроматическими снимками спутников TRIPLESAT, GF2 и DIGITAL GLOBE.

103001005A7B2900 10300100SC9B251

TRIPLESAT 1

20160716070026-00069:

103001005ОВЮ8О0

TRIPLESAT- l_PM^_20160716070023.

IVI.015

TRIPlESAT -2_PMS-20160715070550

.000744VI_013

010O10O13234E0O

TRIPLESAT 1_PMS_20160613070233_00056BV1_011

TRIPLESAT 3 PMS-20160714071243 00064EVI 005

Территория работ                     ------

J Покрытие снимками космическом гру'ппровки TRIPLESAT I—

3 Покрытие снимками юсмичсского аппарата GF2

Z] Покрытие снимками космической группировки DIGITAL GLOBE

Масштаб схемы

1:375 ООО

Пояснение

Рис. 2. Схема покрытия спутниковыми данными территории Зеленчукского лесничества Карачаево-Черкесской Республики [8]

Разрешение снимков достигает 0,5 м, что обеспечивает пространственно-точную локализацию деградированных участков, фиксирует масштабы вырубок и деформацию биотопов.

На основании полученных данных осуществлена векторизация границ кварталов и выделов, а также формирование тематических карт с делением по классам состояния. В результате была выявлена более 180 очагов нарушения структуры насаждений, включая несогласованные рубки, пожароопасные зоны и участки вторичной сукцессии. Однако данный опыт остаётся единичным и не масштабирован на иные лесничества региона, что препятствует формированию единого подхода к мониторингу.

В качестве методологического дополнения к высокоточному дешифрированию может использоваться облачная геоаналитическая среда Google Earth Engine, предоставляющая ин- струментарий для регулярной оценки состояния земельных и лесных покровов на основе архивов Sentinel-2, Landsat-8, MODIS и др.

GEE представляет собой интерактивную платформу для расчёта спектральных индексов, построения временных рядов и выделения изменений на основе пользовательских алгоритмов. Примером может служить определение NDVI по каналам B8 и B4 Sentinel-2, позволяющее диагностировать вегетационную активность по всей территории лесничества. Дополнительно реализуются сценарии оценки гаревой нагрузки через индексы dNBR и построения композитов средней продуктивности за сезон.

Таким образом, GEE выступает модулем оперативного реагирования и анализа, позволяющим проводить регулярную диагностику с интервалами до 5 дней и визуализировать пространственные аномалии без затрат на закупку снимков.

Рис. 3. Пример результатов вычислений крутизны и экспозиции склонов по ЦМР NASA SRTM в окне Карты GEE [9]

Объединение технологических преимуществ платформ Innoter и GEE создаёт двухконтурную модель наблюдения, в которой один компонент Innoter отвечает за детальное картографирование с высокой точностью, а другой GEE – за массовую периодическую оценку состояния лесов в режиме близком к реальному времени.

Таблица 2. Характеристика критериев комбинированного подхода

Критерий	Иннотер (коммерческий модуль)	Google Earth Engine (облачный модуль)
Разрешение изображений	До 0.5 м (TRIPLESAT, GF2, DigitalGlobe)	10-30 м (Sentinel, Landsat)
Частота обновления	По контракту	5-16 дней
Тип реализуемых задач	Векторизация, дешифровка, классификация	Индексация, выявление аномалий, временные ряды
Визуализация и экспорт	ArcGIS, QGIS, KMZ, SHP	Карты, графики, анимации, API-интеграция
Трудоёмкость внедрения	Низкая (аутсорсинг анализа)	Средняя (требуется обучение JavaScript)

Таким образом, синергетический эффект от внедрения включает: увеличение точности локализации нарушений; оперативное выявление изменений с временным лагом не более 5-7 дней; возможность формирования ежегодных цифровых отчётов по участкам; повышение прозрачности и обоснованности лесопользовательских решений.

С учётом подтверждённой эффективности данного подхода, предлагается пошаговая ре- ализация модели в масштабах всей республики:

• 1.    Учреждение координационного совета при органах управления лесным хозяйством КЧР.

• 2.    Подписание соглашений с ООО «Иннотер» на поэтапное покрытие лесничеств съёмкой.

• 3.    Регистрация в Google Earth Engine, подготовка границ участков и запуск регулярного анализа.

• 4.    Обучение специалистов на базе региональных вузов и проектных групп.

• 5.    Интеграция цифровых слоёв в ведомственные ГИС-платформы (NextGIS, ArcGIS, MapInfo).

Устойчивое управление лесными ресурсами в условиях Карачаево-Черкесии требует технологического обновления и перехода к многоуровневой цифровой модели мониторинга [10]. Сочетание Innoter (как поставщика верифицированных изображений и классификаций) и GEE (как аналитического и визуализирующего ядра) позволяет перейти от описательной оценки состояния лесов к доказательной, оперативной и пространственноточной системе лесного надзора. Опыт субъектов РФ и зарубежных платформ (PRODES, Copernicus) подтверждает жизнеспособность этой модели. Внедрение данной архитектуры может стать основой для построения единой системы экологического мониторинга в пределах всего Северо-Кавказского федерального округа.

Заключение. Интеграция спутниковых платформ Innoter и Google Earth Engine в лесной мониторинг Карачаево-Черкесской Республики позволяет сформировать эффективную модель пространственного анализа, сочетающую высокоточную картографию и регулярный дистанционный контроль. Опыт Зе-ленчукского лесничества подтверждает потенциал такого подхода, а его масштабирование на другие участки региона создаёт основу для перехода к устойчивой, цифрово ориентированной системе управления лесными экосистемами.